1. 简介 每种药物输送方式的目标都是实现并维持药物疗效的治疗时间过程,同时避免副作用。静脉 (IV) 药物通常使用标准剂量指南,以推注剂量或连续输注的方式给药。推注剂量通常用手持注射器给药,输注用输液泵给药。纳入剂量计算的唯一患者协变量是体重,而年龄、性别、肌酐清除率等其他参数经常被忽略,因为在给药时这些协变量之间存在复杂的数学关系。靶控输注 (TCI) 是一种输注 IV 药物的技术,以在特定的身体部位或感兴趣的组织中实现用户定义的、预测的(“目标”)药物浓度。TCI 系统可以根据需要快速滴定反应,可以轻松改变麻醉深度,并在需要时保持稳定的浓度。对临床医生的潜在好处是更精确地滴定麻醉药物的效果。还可以指示 TCI 系统超过血浆中所需的浓度,以加速药物作用的开始速度。(1,2)当使用针对特定药物的药代动力学衍生模型时,TCI 系统会结合患者的特征(体重、身高、年龄、性别和其他生物标志物)来实现目标血清浓度,同时允许临床医生根据临床或生理(双频指数监测)指标进行更改。(3)靶控输注 (TCI) 系统现在用作标准化输注系统,也是常规麻醉技术的一部分 2. 历史 1919 年,Widmark 使用恒定速率和采用单室动力学的药物一级消除描述了在恒定速率输注过程中体内积累药量的动力学。1968 年,Kruger-Thiemer 发表了一种数学方法,用于计算输注速率以达到并维持应用于 2 个或更多室的药物的稳态血药浓度。他们的药代动力学模型可用于设计有效的剂量方案,应用推注、消除、转移 (BET) 方案,该方案包括计算以填充中心(血液)隔室的推注剂量、等于消除率的恒定速率输注,以及
analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain-control/emergency-critical-care-102- blood-gas-analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain-control/welcome-to- emergency-critical-care-102-blood-gas-analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain- control?client=uc-davis
将人工智能 (AI) 融入麻醉已经改变了围手术期护理,提供了超越人类能力的更高精确度、实时决策支持和有效预测分析。AI 现在经常用于术前评估、术中监测、术后管理,并提高了患者的安全性和治疗效果。AI 的实施并非没有挑战,并且某些问题仍然存在,例如数据质量、算法透明度、潜在偏见以及与患者隐私和患者自主权相关的道德问题,这些问题给临床医生带来了重大障碍。除了其局限性之外,AI 的潜力还极大地改变了麻醉。AI 预示着美好的未来,麻醉护理将更加适应和有效。
材料和方法:在这项横断面研究中,我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估,并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络,使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性:整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
1密歇根大学麻醉学系; Ann Arbor,美国48109,美国。2神经科学研究生课程,密歇根大学; Ann Arbor,美国48109,美国。 3密歇根大学意识科学中心; Ann Arbor,美国48109,美国。 密歇根大学密歇根州迷幻中心; Ann Arbor,美国48109,美国。 5密歇根大学药理学系; Ann Arbor,美国48109,美国。 6密歇根大学分子与综合生理系; Ann Arbor,美国48109,美国。2神经科学研究生课程,密歇根大学; Ann Arbor,美国48109,美国。3密歇根大学意识科学中心; Ann Arbor,美国48109,美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心; Ann Arbor,美国48109,美国。 5密歇根大学药理学系; Ann Arbor,美国48109,美国。 6密歇根大学分子与综合生理系; Ann Arbor,美国48109,美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心; Ann Arbor,美国48109,美国。5密歇根大学药理学系; Ann Arbor,美国48109,美国。 6密歇根大学分子与综合生理系; Ann Arbor,美国48109,美国。5密歇根大学药理学系; Ann Arbor,美国48109,美国。6密歇根大学分子与综合生理系; Ann Arbor,美国48109,美国。6密歇根大学分子与综合生理系; Ann Arbor,美国48109,美国。
批准:_________________________________________________ ____________ Maura McAuliffe,CRNA,博士,委员会主席 批准日期 _______________________________________________ ____________ Eugene Levine,B.B.A.,M.P.A.,PhD,会员 批准日期 _______________________________________________ ____________ Paul LeSaint,CRNA,USAF,NC,会员 批准日期
B.请求声明 2。手术或程序的性质和目的、可能的替代治疗方法、所涉及的风险以及并发症的可能性已向我充分解释。我承认没有就手术或程序的结果向我做出任何保证。我理解手术或程序的性质(用外行语言描述手术或程序)
简介 1996 年 10 月,美国食品药品管理局批准使用一种新型麻醉效果监测设备,该设备将各种脑电图 (EEG) 描述符整合为一个无量纲、经验校准的数字,即双谱指数 (BIS,Aspect Medical Systems,马萨诸塞州内蒂克)。1BIS 监测器是寻求可靠的麻醉深度监测设备的最新创新,是麻醉师监测的“圣杯”。2这种新型监测器正在获得麻醉界的认可,但该理念的基本概念可以追溯到 20 世纪 50 年代初。当时,梅奥诊所的 Albert Faulconer 和 Reginald Bickford 首次系统地研究了各种麻醉剂引起的 EEG 变化。 3-5 在一个开创性的项目中,他们更进一步,试图创建第一个闭环麻醉输送装置,即伺服控制麻醉机,旨在通过脑电图引导麻醉剂输送来自动控制麻醉深度。6 下面说明了与这一突破性想法相关的一些问题。
在当前的麻醉学实践中,麻醉师推断出无意识状态,而无需直接监测大脑。药物和患者特异性的脑电图(EEG)特定的麻醉引起的潜意识的特征已被鉴定。我们将机器学习方法应用于构建分类模型,以在麻醉引起的无意识期间对无意识状态的实时跟踪。我们使用交叉验证选择和训练最佳性能模型,使用33,159 2S段的脑电图数据记录在7位健康志愿者中,他们收到了丙泊酚越来越多的兴奋剂,同时响应刺激,以直接评估无意识。在相同条件下收集的3个剩下的志愿者(中位志愿者AUCS 0.99-0.99)对13,929 2s EEG段进行测试时,的交叉验证模型表现出色。 模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括,这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚,并使用不同的硬件(中位患者AUC 0.95-0.98),并在病例中采取了模型预测,并采取了模型预测。 对17例接受七氟醚(单独或除丙泊酚之外)的患者的表现也很强(AUC中位数为0.88-0.92)。 这些结果表明,即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试,EEG光谱特征也可以预测不同意性。的交叉验证模型表现出色。模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括,这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚,并使用不同的硬件(中位患者AUC 0.95-0.98),并在病例中采取了模型预测,并采取了模型预测。对17例接受七氟醚(单独或除丙泊酚之外)的患者的表现也很强(AUC中位数为0.88-0.92)。这些结果表明,即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试,EEG光谱特征也可以预测不同意性。有了高性能的无意识预测,我们可以准确地监测麻醉状态,并且该方法可用于设计输液泵,以对患者的神经活动有明显的反应。